December 02, 2022
KCNA Uriminzokkiri (Kr)

신형코로나비루스감염증과 관련한 자료

Date: 27/09/2022 | Source: Uriminzokkiri (Kr) | Read original version at source

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주체111(2022)년 9월 27일 《로동신문》

목소리를 통해 비루스감염여부를 판단하는 인공지능기술 개발

얼마전 어느한 국제회의에서는 인공지능(AI)기술이 도입된 손전화기용응용프로그람이 사람의 목소리를 통해 신형코로나비루스감염여부를 판단할수 있다는 연구자료가 소개되였다.

이 기술은 정확도가 89%로서 신속항원검사기술보다 더 높을뿐 아니라 원가가 낮고 검사속도가 빠르며 사용하기도 편리하다. 이밖에 먼거리가상검사를 지원할수 있으며 1분도 안되는 시간에 결과를 얻을수 있게 한다. 또한 대규모집회가 진행되는 곳에서의 사람들에 대한 신형코로나비루스검사에 응용할수 있다.

새로운 기술을 개발한 연구집단은 어느한 나라 대학의 응용프로그람 《신형코로나비루스감염증환자들의 목소리록음보관고》를 리용하였다.

이 응용프로그람에는 건강한 사람과 그렇지 못한 사람 4 352명에게서 수집한 893개의 음성견본이 들어있다. 그중 308명은 신형코로나비루스감염증검사에서 양성판정을 받은 사람들이다.

응용프로그람은 손전화기에 설치할수 있으며 사용자들은 병력과 흡연여부 등의 기본정보를 입력한 후 일련의 목소리를 기록한다. 즉 기침을 3번, 입호흡을 3~5번, 짧은 문장에 대한 읽기를 3번 진행한다.

연구사들은 《멜-스펙트로그람》이라고 불리우는 언어분석기술을 리용하여 각이한 어음특징 즉 음량, 음성출력, 시간에 따르는 변화상태를 식별하였다.

신형코로나비루스감염증환자와 건강한 사람의 목소리를 구분하기 위해 각이한 인공지능모형을 만든 연구사들은 장기 및 단기기억모형(LSTM)이 신형코로나비루스감염증병례를 구분하는 측면에서 제일 효과적이라는것을 발견하였다.

신경망에 기초한 LSTM은 사람뇌의 활동방식을 모방하여 자료들사이의 잠재적인 련관성을 식별한다. 또한 자료를 보존할수 있다.

이러한 AI-LSTM모형의 총체적인 정확도는 89%이다. 구체적으로 보면 양성병례에 대한 진단정확도는 89%, 음성병례에 대한 진단정확도는 83%에 달한다.

연구사들의 소개에 의하면 신속항원검사기술은 감수성이 56%밖에 안되지만 특이도는 99. 5%에 달한다. 이것은 신속항원검사기술이 양성을 음성으로 잘못 판정하는 비률이 보다 높다는것을 의미한다.

AI-LSTM모형을 리용한 검사에서는 비루스를 전파시킬수 있는 100건의 병례중 11건이 틀리게 판정되였다. 그러나 신속항원검사에서는 44건이 틀리게 판정되였다.

비루스그루들이 약 8개월에 한번씩 변이된다

로씨야의 한 연구소 소장은 신형코로나비루스그루들의 주기적인 변이는 돌림감기비루스들보다 더 빠르게 즉 약 8개월에 한번씩 이루어지고있다고 하면서 다음과 같이 말하였다.

우리는 대류행병조건에서 2년반이나 살고있다.

이 기간 비루스그루들은 3차례 변이되였다. 앞으로 약 8개월만에 또 그러한 변이가 이루어질것이다.

신형코로나비루스감염증때 비루스그루들의 주기적인 변이는 돌림감기때보다 더 빠르게 이루어지고있다.

현재 《BA. 4》와 《BA. 5》가 우세를 차지하고있는 오미크론변이비루스의 모든 아형들이 초기의 변이비루스와는 완전히 구별된다.

【조선중앙통신】

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